A knowledge translation tool improved osteoporosis disease management in primary care: an interrupted time series analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoporosis affects over 200 million people worldwide at a high cost to healthcare systems, yet gaps in management still exist. In response, we developed a multi-component osteoporosis knowledge translation (Op-KT) tool involving a patient-initiated risk assessment questionnaire (RAQ), which generates individualized best practice recommendations for physicians and customized education for patients at the point of care. The objective of this study was to evaluate the effectiveness of the Op-KT tool for appropriate disease management by physicians. METHODS: The Op-KT tool was evaluated using an interrupted time series design. This involved multiple assessments of the outcomes 12 months before (baseline) and 12 months after tool implementation (52 data points in total). Inclusion criteria were family physicians and their patients at risk for osteoporosis (women aged ≥ 50 years, men aged ≥ 65 years). Primary outcomes were the initiation of appropriate osteoporosis screening and treatment. Analyses included segmented linear regression modeling and analysis of variance. RESULTS: The Op-KT tool was implemented in three family practices in Ontario, Canada representing 5 family physicians with 2840 age eligible patients (mean age 67 years; 76% women). Time series regression models showed an overall increase from baseline in the initiation of screening (3.4%; P < 0.001), any osteoporosis medications (0.5%; P = 0.006), and calcium or vitamin D (1.2%; P = 0.001). Improvements were also observed at site level for all the three sites considered, but these results varied across the sites. Of 351 patients who completed the RAQ unprompted (mean age 64 years, 77% women), the mean time for completing the RAQ was 3.43 minutes, and 56% had any disease management addressed by their physician. Study limitations included the inherent susceptibility of our design compared with a randomized trial. CONCLUSIONS: The multicomponent Op-KT tool significantly increased osteoporosis investigations in three family practices, and highlights its potential to facilitate patient self-management. Next steps include wider implementation and evaluation of the tool in primary care.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle